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Looker導?から?年でやったこと?やらなかったこと
分析推進室 ? 佐々?江亜（@0610esa)

?次
その他?构え的なところ P.24
イントロダクション P.03
創意?夫 to 開発者 P.19
おわりに P.27
創意?夫 to ビジネスユーザー P.12

??紹介
- 佐々?江亜（ささきえあ）
- 1991年6??まれ
- 2019年11?マネーフォワード?社
- 同タイミングでLooker本格導?
- 分析推進室 ※詳細後述
- 前職はベンチャーの調査会社で
営業?調査企画?集計/分析全部やってました
- 好きなものは?楽、落語、深夜ラジオ

概要
社名株式会社マネーフォワード
設? 2012年5?
上場市場東京証券取引所東証マザーズ【証券コード：3994】
本社所在地東京都港区芝浦3-1-21 msb Tamachi ?町ステーションタワーS 21F
?社北海道 / 東北 / 東海?北陸 / 京都 / ?阪 / 広島 / 九州?沖縄
従業員数 530? (19年5?末時点)

Mission
お?を前へ。??をもっと前へ。
「お?」は、??においてツールでしかありません。
しかし「お?」とは、??と家族の?を守るため、また夢を実現するために必要不可?な存在でもあります。
私たちは「お?と前向きに向き合い、可能性を広げることができる」サービスを提供することにより、
ユーザーの??を?躍的に豊かにすることで、より良い社会創りに貢献していきます。

パートナーと共に、
新たな?融サービスを創出する。
お?をいい?向へと動かす。すべての??を、
便利で豊かにする。
?覧
マネーフォワード for 〇〇
デジタル通帳
MF Unit
BFM
お?のメカニズムを解き明かし、
??に笑顔と驚きを。
ビジネスの成?を加速させる。

分析推進室のミッション
「データ分析を通じたコミュニケーションの円滑化」を目指し、
ハードとソフトの両面からデータを民主化する。
データの
?主化とは？
意思決定する?たちが?たい情報にハードルなくアクセスできる状態
の継続的な実現
ハード
必要なデータを集めて、溜めて、集計できる環境
必要なタイミングで集計結果にアクセスできる環境
ソフト
数字を元に意思決定をする?化醸成
必要な数字を?分でつくるデータのハンドリングスキル
参考：「MF on SSOT」についてのnote連載

分析推進室のタスク
ミッションから導き出されるタスクは大きく以下の4つ。
計測や調査設計によりデータ?体の取得?法を検討したり、
システム環境から分析基盤への転送処理を実装する。
貯める
整える
OLTP→OLAPの変換や分析要件に則った?時集計、
データマートの作成を?う。
使う
アドホックな集計分析やモニタリングダッシュボードの作成を通じて
ビジネス判断を推進する。
使ってもらう
主に他部署メンバーに知?を共有し、
?律的にデータ活?するメンバーを増やす。

分析推進室の体制
室長データエンジニア
データアナリストデータアナリスト
社員4名,学生インターン3名体制で運用。各事業部側にもDWH,Lookerユーザーが数名。
＋学生インターン3名

分析基盤構成（2020/11時点）
以下の構成でBQにデータを一元管理し、BIやSSから参照し分析を推進。
各プロダクト
ソース層マート層
ダッシュボード構築
アドホック?探索的分析
ETL
データエンジニアリングデータアナリティクス領域
参考：「#前向きデータ整備人」を参考にデータ基盤を立ち上げた話

Looker運?時の創意?夫
こんなフレームで今回は整理してみました。
やった?
やらなかった?
できなかった?
創意?夫 to ビジネスユーザー
創意?夫 to 開発者
＋α ?構え的なところ

やった?
やらなかった?
できなかった?
- 日常業務に組み込む,示唆出しのリード
- フィルタ操作を前提としたダッシュボード構築
（ただしクロスフィルタリングは除く）
- Exploreユーザーの育成

創意?夫 to ビジネスユーザー ? やった?
Slackへのスケジュール配信やSalesForceへのEmbedを活用し日常業務に組み込む。
さらに、その数字がどんな意味を持つのかの解釈をリード。
0610esa
三連休を良い感じに切り抜けました！
○○広告強めていくので期待?！
Slackへの?次配信 SalesForceへのEmbed

事前ヒアリングを丁寧に行うことで、何を?どう可視化するかの精度が上がる
何をビジネス理解によって何を優先的に可視化することがインパクトが?きいかがわかる
どう実際の業務フロー理解によってどこにどう組み込むことが最善かわかる

最強のフレームワーク：5W1H
Why
What
新規顧客獲得状況
利?状況等
Who
経営層
マネジメント
セールス、マーケ、開発、CS
等
When
毎朝
週次定例
等
Where
ミーティングで確認
Slack
SalesForce
等
How
ダッシュボード
?次推移
前??
等
集計の?間が?きい
そもそも?えていない
等

創意?夫 to ビジネスユーザー ? やらなかった?
フィルタ操作を前提としたダッシュボード構築は難易度が高いと判断。
（ただしクロスフィルタリングは除く）
理由①：LookerダッシュボードのUIだと、フィルタの挙動も、
それによって制御されるTileの対応を理解させるのも難しい。
理由②：クエリのリードタイムもハードルになった。
理由③：??クロスフィルタリングは直感的に操作できるため、使った（＆評判が良かった）。

創意?夫 to ビジネスユーザー ? できなかった?
自分で探索的分析を行うExploreユーザーの育成はあまりできなかった。
結局他のやり?があったり、データ構成の理解がしにくかったり、タスクが充実してなかったり。
（???のあるメンバーは結構?分でダッシュボード構築してくれた。）

創意?夫 to 開発者
やった?
やらなかった?
できなかった?
- まずはUserで経験を積んでからDeveloperへ
- ガイドラインの整備＆PR必須開発
- derived_tableは最低限の使用に
- イケてるModel、Explore構成

創意?夫 to 開発者 ? やった?
Exploreで自走できたメンバーをDeveloperに引き上げる運用を採用。
同時に開発ガイドラインの整備とPR必須開発を実施。
→ まずは集計のイメージに慣れてからデータ構造の定義に進んでもらう。
→ PRは名称やmeasure定義レベルまで細かくコミュニケーション。シンプルイズベスト。

創意?夫 to 開発者 ? やらなかった?
derived_tableは暫定対応としてしか使用せず、定常的に使うものはデータマートに寄せた。
理由①：LookMLに加え、SQLの学習コストもかかるため。

創意?夫 to 開発者 ? できなかった?
イケてるModel,Explore(もっと言うとviewも)構成は正直全然自信ない。
現状
Model：データを?る部署ごとに管理
Explore：できるだけまとめる（意味的に重複しそうなExploreはPR時に弾く）
課題
部署変更が頻繁に起こり、実情と乖離していく
部署固有で使いたいフィールドが乱?すると、結局集計定義のサイロ化が進む
→ 可能な限り表計算で対応したいが…

その他?构え的なところ

?構えその①
ダッシュボードの構築をゴールにしない
理由①：欲しいのは?唆であってダッシュボードではない
→ 例えばアドホックな意思決定のためにLookerダッシュボード構築するのはコスパ悪
理由②：DWH側にデータがあって欲しい?もいる
→ ガバナンスとのバランスが難しいが、?る頻度と期間??数によって寄せる場所を決める
理由③：とりあえずダッシュボードを構築したら良いかも？という感じで相談してくる?がいる

?構えその②
データ整備のその先を描き、協力を得る（あわよくば手伝ってもらう）
見えている指標より効率的に集計したり、印象的に可視化することで?唆を得やすく
見えていない指標 ?えるようになると意思決定の精度と効率が上がる

おわりに
「専?家はいない。私たちしかいないんだ。」
（出典：エラスティックリーダーシップ）

マネーフォワードのミッションに共感し、その実現を本気で?緒に?指せる?、
??のバリューを思う存分に発揮されたい?のご応募をお待ちしております。
https://corp.moneyforward.com/recruit/
or
Twitter: @0610esa

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20201207_lookerye_mf_sasaki

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